iOS 모바일 분석의 다음 단계를 준비하며: 과거, 현재, 그리고 미래

iOS 16 출시 가 가까워짐에 따라 애플이 모바일 광고 업계에 SKAdNetwork를 원래 의도대로 독점 사용하도록 강제할 것이라는 예측과 소문이 증가하고 있습니다. 기기 수준 데이터를 수집할 수 있는 아직 공식적으로 승인되지 않은 대안에 대한 추측도 있지만, Singular iOS에서 개인정보 보호를 보장하는 차세대 모바일 분석 및 캠페인 최적화가 어떤 모습이어야 하는지 이해하기 위해 많은 시간과 노력을 투자해 왔습니다.

우리의 비전은 Singular’s SKAdNetwork 제품 는 보고 경험을 제공하여 그’s 가능한 한 사전 iOS 14 사용자 획득에 가깝게 만들고, 광고 지출 및 ROAS, 코호트 메트릭, 가능한 많은 관련 세분화를 포함합니다… 마케터가 iOS 성과를 최적화하는 데 필요한 모든 요소입니다. 

동시에, 캠페인 최적화를 지원하고 파트너와 협력하여 캠페인이 대규모로 실행되고 성과를 낼 수 있도록 하는 것이 저희의 임무입니다. 아이러니하게도 SKAN 이 두 가지가 종종 서로를 희생시키면서 이루어진다는 점입니다.

이번 블로그 게시물에서는 iOS 14의 모바일 분석 기능이 지난 2년간 어떻게 발전해왔는지, 현재 어떤 위치에 있는지, 그리고 향후 몇 년간 어떤 방향으로 나아갈지 기대되는 점(혹은 크게 걱정되지 않는 점)을 공유하겠습니다.

보고서 작성과 캠페인 최적화 사이의 균형점

SKAdNetwork에 대해 이해해야 할 가장 중요한 점 중 하나는 iOS 14 이전의 iOS 보고 방식과 달리 캠페인 최적화와 보고가 긴밀하게 연동된다는 것입니다. 이는 앱이 SKAdNetwork에 보고하는 신호, 즉 전환 값이 최적화와 보고 모두에 사용되기 때문입니다. 

즉, 특정 이벤트를 기준으로 최적화하지 않기로 선택하면 해당 이벤트는 사용자 분석 보고서에 표시되지 않습니다. 이는 과거와 비교했을 때 매우 큰 변화입니다. 과거에는 캠페인 최적화를 위해 포스트백을 통해 전송되는 이벤트 종류와 관계없이 모든 정보를 항상 확인할 수 있었습니다.

이에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

• 수익 vs. 이벤트: 앱이 SKAdNetwork에 수익만 보고한다면, 광고 네트워크 는 이 수익만을 기준으로 최적화하고, 다른 이벤트는 SKAdNetwork 전환값 데이터에서 직접 추론할 수 없습니다. 최근, Singular 옵션을 추가해 두 가지를 모두 포함하도록 했습니다. 혼합 전환 모델 주요 트레이드오프는 이벤트 수를 줄이는 것입니다.
• 측정 기간: 현재 표준은 앱이 SKAdNetwork에 전환 값을 업데이트하는 데 걸리는 시간(최초 24시간)입니다. 이를 통해 광고 네트워크는 SKAdNetwork 포스트백을 있습니다. 측정 기간을 길게 설정하면 추가 전환 값을 입력하여 정확도를 높일 수 있지만, 광고 네트워크가 캠페인 최적화를 위한 포스트백을 수신하는 데 걸리는 시간이 지연되어 실적에 악영향을 미칠 수 있습니다.

SKAdNetwork 초창기 시절 보도

SKAdNetwork 2.0은 이전 버전인 SKAdNetwork 1.0에 비해 다양한 새로운 기능을 도입하여 마케터들이 최적화 작업을 수행하고 보고서를 생성할 수 있을 만큼 충분히 기능적인(비록 매우 제한적이지만) 플랫폼이 되었습니다. 

SKAdNetwork 포스트백에서 제공되는 ID를 통해 마케터는 앱, 캠페인 및 게시자 ID를 보고할 수 있었지만, 당시 데이터 양이 극히 적었기 때문에 실제로 게시자 ID를 보고하는 마케터는 매우 적었습니다. 포스트백에서 IP 주소를 얻을 수 있었기 때문에 IP 주소로부터 국가를 추론할 수 있었고, 이는 상당히 정확한 정보를 제공했습니다.

SKAdNetwork 2.0의 가장 큰 변화는 여러 문제점을 제외하면, 단연 새로운 전환 가치 프레임워크였습니다. 이를 통해 마케터는 전환 이벤트를 최적화하고 보고할 수 있게 되었습니다. 몇 가지 제한 사항에도 불구하고, 이는 SKAdNetwork에 있어 엄청난 발전이었으며, 많은 새로운 솔루션 개발을 촉진했습니다.

에서 SKAdNetwork 2.2, iOS 14.5와 함께 제공되어, 마케터는 뷰스루 트래픽을 실행·보고할 수 있었습니다. 이는 Apple이 클릭되지 않은 광고 조회에 전환을 귀속한다는 의미입니다. 그리고 나중에 SKAdNetwork 3.0, iOS 14.6에서 제공되어, 마케터는 특정 광고 네트워크가 클릭된 광고를 귀속받지 못했는지 여부도 파악할 수 있었습니다. … AKA “loser postbacks.”

오늘날 Singular 에서 보고하는 방식

그렇다면 iOS 14.5 이후로 어떤 변화가 있었고, 마케터들은 오늘날 Singular 에서 무엇을 확인할 수 있을까요? 많은 변화가 있었습니다. 

우리의 노력은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다

1. 광고 네트워크 데이터를 활용한 보강
2. 추정 및 모델링

광고 네트워크 데이터를 활용한 정보 보강:
광고 네트워크 보고서에서 캠페인에 대한 다양한 정보를 추출할 수 있습니다. 

측정항목은 광고비 와 비용, 노출수, 클릭수, 그리고 국가와 같은 세분화(각 캠페인이 특정 국가를 타깃으로 함)도 포함됩니다. SKAN 전환 데이터를 광고 네트워크’ 캠페인 데이터와 결합하면, 캠페인명, 광고그룹 등과 같은 세분화 정보를 광고 네트워크가 매핑 방식을 제공하는 경우에 사용할 수 있습니다 – 대부분 제공됩니다. 

SKAdNetwork 포스트백의 기본 campaign-id 필드는 ad network’s 캠페인 ID가 아닙니다, 대신 “SKAN Campaign ID”이며, 값은 파트너당 1-100 사이로 제한됩니다. 이 SKAN Campaign ID는 종종 광고 네트워크 캠페인을 나타내며, 때로는 특정 광고 그룹이나 특정 크리에이티브를 나타낼 수도 있습니다.

SKAdNetwork 데이터에 광고 네트워크 데이터를 통합함으로써, 퍼널 상단의 광고 지출과 퍼널 하단의 전환을 연결하는 전체 퍼널 보고서를 생성할 수 있으며, 이는 효과적인 사용자 확보 보고의 기반이 됩니다.

추정 및 모델링
제한된 지표와 세분화 외에도, SKAdNetwork는 프라이버시 임계값 – 사용자 프라이버시를 보호하고 개별 정보가 SKAdNetwork를 통해 노출되지 않게 하는 메커니즘입니다. 마케터 입장에서는 부정적이며, 일부 전환값이 원래 의미를 복원할 수 없는 null로 나타납니다. 

평균적으로 개인정보 보호 기준 때문에 무효화된 데이터는 전체 데이터의 약 20%를 차지하며, 이는 정확도를 크게 떨어뜨립니다. 

이를 해결하기 위해 지금 SKAN 고급 분석을 출시합니다 그리고 모델링 개념을 도입합니다, 여기서 Singular 는 Apple’s 가이드라인에 따라 접근 가능한 집계 데이터를 활용해 누락된 데이터를 근사화하고 있습니다. 이를 통해 마케터는 신호 손실을 보완할 수 있으며, 베타 테스트 고객은 87% 정확도를 달성했습니다.

앞으로 어떤 일이 벌어질까요? (그리고 우리가 왜 이렇게 기대하는 걸까요?)

그렇다면 이 모든 일을 겪고 나서, 우리는 지금 어떤 상황에 놓여 있는 걸까요? 

마케터가 접근하는 보고서는 Singular SKAdNetwork를 실행할 때 보고서는 꽤 포괄적이며, 많은 고객이 SKAdNetwork 성능에 만족합니다. 하지만 … SKAdNetwork 기반 사용자 획득 데이터는 포함되지 않습니다 Apple Search Ads 또는 유기적 설치. 이는 이러한 데이터 세트가 SKAdNetwork에서 지원되지 않으며, 보고 방식이나 계산 방식이 다르기 때문입니다. 

보고서에서 확인할 수 있는 지표는 24시간 동안의 총계("실제")입니다. 이는 사용자 확보(UA) 팀이 최적화하려는 전환과 보고하려는 전환 간의 관계 때문입니다. 

오늘날 SKAdNetwork의 현실에서 우리가 재정의하고자 하는 진실은 바로 이것들입니다.

그렇다면 우리가 꿈꾸는 미래는 어떤 모습일까요? 바로…

1. 원하는 측정 기간에 맞춰 캠페인을 최적화할 수 있지만, 보고는 해당 기간에 제한되지 않습니다. 마케터는 어떤 기간이든 코호트를 계산할 수 있어야 합니다.
2. 앱에 중요한 실제 KPI를 기준으로 분석하고 최적화할 수 있습니다. ROAS든 CPA든, 모바일 분석이 비즈니스 지표 달성을 지원할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.
3. 동일한 스키마를 사용하여 동일한 테이블에서 모든 채널과 트래픽 유형에 대한 일관된 단일 보기를 얻을 수 있습니다.

하지만 이것이 어떻게 가능할까요? 확실히는 알 수 없지만, 그럴 가능성이 높다고 생각합니다. 

현재 iOS 사용자 확보 현황에서 마케터들은 SKAdNetwork에서 제공하는 제한적인 데이터에 의존하고 있습니다. 하지만 활용되지 않고 있는 고해상도 데이터 세트가 더 많이 존재합니다. 바로 이 지점에서 알고리즘과 추정 이론이 활용되어 추가 정보 소스를 활용해 추정치와 예측치를 생성하고, 누락된 부분을 보완할 수 있습니다.

iOS 마케터로서 우리가 활용할 수 있는 데이터 세트가 무엇인지 다시 한번 살펴보겠습니다

• SKAdNetwork 데이터: 이 데이터 세트는 모든 유료 트래픽을 수집하며, 마지막 접점 모델 에 따라 결정된 정확한 트래픽 유입 경로를 제공합니다 .

• 퍼스트파티 데이터(예: IDFV 데이터): 이는 모든 앱 개발자가 수집하는 데이터 세트이며, 상당 부분이 이미 MMP 및 기타 벤더(예: 인앱 분석)에 보고됩니다. 이 데이터는 매우 세분화되어 있으며, 어트리뷰션 정보를 제외하고 기기 및 사용자 활동에 대한 정확한 스냅샷을 제공합니다.

• 옵트인 데이터(예: IDFA 데이터) : 이는 ATT 프롬프트를 표시하는 많은 앱에서 계속 보유하고 있는 데이터 세트 이며, IDFV 데이터와 마찬가지로 매우 세분화되어 있습니다. 여기서 중요한 점은 SAN이 더 이상 IDFA 에 대한 속성을 제공하지 않으므로 이 데이터 세트는 불완전하며 SAN에 속하지 않는 파트너만 속성에 포함되는 왜곡된 현실을 보여준다는 것입니다.

• 비용 및 캠페인 데이터: 이는 일반적으로 매우 세분화된 네 번째 데이터 세트로, 예측 알고리즘에 매우 유용합니다. 미디어 믹스 모델링(MMM) 마케팅 방정식의 입력값으로 이 데이터 세트에 크게 의존합니다.

위의 데이터 세트를 살펴보면, 우리 알고리즘이 활용해야 할 정보가 엄청나게 많다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 왜 지금까지 이런 작업이 이루어지지 않았을까요? 그럴 필요가 없었기 때문입니다. IDFA 데이터는 (라스트 터치 기여도 모델 관련 문제를 제외하면) 완벽했고, 마케터들이 필요한 모든 지표를 계산할 수 있도록 해주었습니다. 

이는 적어도 직관적으로 볼 때 마케팅 측정 분야에서 더욱 스마트한 기술을 활용할 수 있는 엄청난 잠재력을 시사합니다. 이 네 가지 데이터 세트를 모두 더 잘 활용할수록 SKAdNetwork의 환경, 개인정보 보호, 그리고 제한된 데이터 세트 속에서 마케터들에게 더욱 정확하고 상세한 정보를 제공할 수 있을 것입니다.

저희는 이러한 미래에 큰 기대를 걸고 있으며, 곧 출시될 신제품들을 여러분께 선보일 수 있기를 고대하고 있습니다. 언제나처럼, 신제품을 미리 체험해보고 싶어 하시는 고객 여러분의 소중한 의견과 관심에 감사드립니다.